Dr. Sigbert Klinke

Dr. Sigbert Klinke entwickelt Softwarewerkzeuge und didaktische Methoden zur Verbesserung der statistischen Ausbildung. Sein aktueller Fokus liegt auf der Erstellung von interaktiven Lehr- und Lernmaterialien sowie automatisierten Prüfungssystemen, insbesondere durch R-Pakete für die Generierung von Übungsaufgaben, Datenvisualisierung und webbasierte Lernumgebungen (Shiny-Apps). Für Hochschulen und Bildungseinrichtungen bietet er damit Lösungen zur Skalierung von Statistik-Unterricht in Großveranstaltungen sowie zur Plagiatserkennung in studentischen Arbeiten. Die Werkzeuge sind besonders für Universitäten, Online-Bildungsplattformen und Lehrbuchverlage relevant, die standardisierte, reproduzierbare Prüfungsaufgaben und interaktive Visualisierungen benötigen.

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• Förderung statistischer Lehr- und Lernprozesse in Großveranstaltungen mittels eines Flipped-Classroom-Designs

  Quelle ↗

  Förderer: Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt Zeitraum: 01/2017 - 12/2019 Projektleitung: Dr. Sigbert Klinke

• Projection Pursuit for Exploratory Supervised Classification

  2005

  Journal of Computational and Graphical Statistics · DOI

  In high-dimensional data, one often seeks a few interesting low-dimensional projections that reveal important features of the data. Projection pursuit is a procedure for searching high-dimensional data for interesting low-dimensional projections via the optimization of a criterion function called the projection pursuit index.

• XploRe — Learning Guide

  1999

  DOI

• XploRe: An Interactive Statistical Computing Environment

  1997

  Technometrics · DOI

  This book describes an interactive statistical computing environment called 1 XploRe. As the name suggests, support for exploratory statistical analysis is given by a variety of computational tools. XploRe is a matrix-oriented statistical language with a comprehensive set of basic statistical operations that provides highly interactive graphics, as well as a programming environ­ ment for user-written macros; it offers hard-wired smoothing procedures for effective high-dimensional data analysis. Its highly dynamic graphic capa­ bilities make it possible to construct student-level front ends for teaching basic elements of statistics. Hot keys make it an easy-to-use computing environment for statistical analysis. The primary objective of this book is to show how the XploRe system can be used as an effective computing environment for a large number of statistical tasks. The computing tasks we consider range from basic data matrix manipulations to interactive customizing of graphs and dynamic fit­ ting of high-dimensional statistical models. The XploRe language is similar to other statistical languages and offers an interactive help system that can be extended to user-written algorithms. The language is intuitive and read­ ers with access to other systems can, without major difficulty, reproduce the examples presented here and use them as a basis for further investigation.